海洋微藻在生态系统的结构和功能中占有极其重要的位置，其数量变动及空间分布对整个海洋生态系统的功能运转，甚至全球气候变化都有极其重要的影响；研究同时表明海洋微藻又蕴藏着极大的商业、生产、生活价值，所以对有用海洋微藻进行准确的识别逐步成为了问题的关键。近年来，利用数字图像处理技术进行海洋微藻自动识别与分类的研究发展很快，本文在不针对微藻种类的前提下，利用显微图像获取技术、数字图像处理技术、模式识别技术、数据库存储技术及VC++图形化用户操作界面实现技术及其他相关技术实现了海洋微藻图像的自动识别与分类系统。文中首先详细介绍了海洋微藻显微图像获取的硬件构成及图像的获取过程；然后对随机采集到的微藻混合样本图像进行相应预处理，包括彩色图像灰度化、图像增强、二值化分割等工作,并通过实验验证或理论依据选取了其中较优的实现方法；然后通过相应算法提取出了目标微藻的矩形度形状特征值和能量、熵、惯性矩、相关度、平稳度纹理特征；最后利用基于欧氏距离的仿生模式识别算法实现了系统的自动识别与分类。经实验证明，系统不仅能够识别不同种类微藻，也能够识别大小不同的相同品种的微藻，且识别准确率较高，速度快且省时，具有一定的可行性。